Android数据记录器 简单的Android应用程序可记录传感器数据，以进行基于运动的活动识别。 将数据记录为带有时间戳的.csv文件 可以在[sdcard] / Download / AllData_ [timestamp] .csv中找到输出文件 应用程序中提供了两个按钮“ EXIT”和“ ENTER”来输入断点，这些按钮提供的数据本质上是由ENTER / EXIT标记标记的空数据 每当有数据更改时，都会写入新的传感器数据，因此数据的分辨率至少为10毫秒，并且最大为传感器检测到数据更改需要花费的时间。 问题 时间戳是Java中System.getmilliseconds（）返回的原始时间戳。

一个简单的demo，有关C#windows服务的建立与使用，需要的可以参考下，细节部分没做处理，里面含有帮助文档。。。

主要为大家详细介绍了Vue按时间段查询数据组件的使用方法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

react-clmtrackr-demo H5 的活体检测demo，有时间的话可以写成组件，张张嘴摇摇头眨眨眼。 yarn yarn start 进入 授权使用相机 点击开始，走活体检测流程。 基本的工具和方法都封装了，逻辑只需要修改 checkPosition 的 success 回调。

对于诊断测试工具参数配置选项，做了一个文章说明

基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制，用于基于脉冲宽度调制的负载失配DC-DC降压转换器

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

对于等待时间有限的串行生产系统,由于上下游设备会发生随机故障,若两个连续设备之间的缓冲区过大,则会产生较大的返工成本,缓冲区过小则会产生较大的产能损失成本.在保证产品质量的前提下,为了有效地降低系统运作成本,提出等待时间有限的串行生产系统的缓冲区优化模型.基于工件排队等待时间有限制这一生产线特点,分别分析预防性维护成本、返工成本和产能损失成本,以单位时间总成本最小为优化目标,建立一个成本函数的分析模型,得到最优缓冲区阈值.最后通过数值计算结果表明,利用成本函数的分析模型能够确定最优缓冲区阈值,从而有效降低运行成本.

简介： 本资源是一个基于STM32、ESP8266和DS1302的项目，实现了实时时间和天气信息的串口屏幕显示，并提供了桌面屏幕和倒计时报警功能。通过该项目，您可以搭建一个智能化的桌面屏幕，方便查看当前时间、天气情况，并设置倒计时报警以提醒重要事件。 主要功能： 实时时间显示：利用STM32微控制器和DS1302实时时钟芯片，获取当前时间并通过串口屏幕实时显示，确保时间的准确性和可靠性。 天气信息显示：通过与ESP8266模块进行通信，并通过调用天气API接口获取实时的天气信息（如温度、湿度等），并将其实时显示在串口屏幕上，方便随时查看。 桌面屏幕显示：将串口屏幕安装在桌面上，提供一个时尚、便捷的显示界面，方便随时查看时间和天气信息。 倒计时报警：用户可以在串口屏幕上设置倒计时报警，通过倒计时功能提醒重要事件的到来，如会议、约会、提醒服药等。 项目特点： 硬件平台：利用STM32微控制器、ESP8266模块和DS1302实时时钟芯片，实现时间和天气信息的获取与显示。 软件平台：使用Arduino IDE进行程序开发，结合串口屏幕库、ESP8266库和天气API接口，实现屏幕显示

（2）用F分布检验两个回归模型是否有显著差异。 *